使用约束

动态AIPP和动态Batch同时使用时：
- 调用acl.mdl.create_aipp接口设置“batchSize”时，“batchSize”要设置为最大Batch数。
- 模型中需要进行动态AIPP处理的data节点，其对应的输入内存大小需按照最大Batch来申请。

动态AIPP和动态分辨率同时使用时：
- 若在设置动态AIPP参数时，开启了抠图或缩放或补边功能，则不能与动态分辨率同时使用。
- 若在设置动态AIPP参数时，未开启抠图或缩放或补边功能，在与动态分辨率同时使用时，需确保通过acl.mdl.set_aipp_src_image_size接口设置的宽和高，与通过acl.mdl.set_dynamic_hw_size接口设置的宽和高相等，都必须设置成模型转换时动态分辨率最大档位的宽和高。
- 模型中需要进行动态AIPP处理的data节点，其对应的输入内存大小需按照最大分辨率（宽、高）来申请。
动态AIPP和动态Shape输入（设置Shape范围）同时使用时，动态AIPP的输出图片宽、高要在所设置的Shape范围内。
对同一个模型，AIPP（包括静态AIPP和动态AIPP）与动态维度（ND格式）不能同时使用。
pyACL还提供了基于DVPP（Digital Vision Pre-Processing）硬件进行媒体数据处理的功能，包括缩放、抠图、格式转换、图片编解码、视频编解码等，功能比AIPP丰富，但对于输入/输出图片、内存有一定的约束。
基于DVPP的媒体数据处理接口介绍，请参见DVPP图像/视频处理（媒体数据处理）。

父主题： 模型动态AIPP推理